# ハンガリアン損失

YOLOSは視覚Transformer（ViT）ベースの物体検出モデルで、DETR損失で訓練され、COCOデータセットで優れた性能を発揮します。

視覚Transformer（ViT）ベースの物体検出モデルで、DETR損失関数を使用して訓練され、COCOデータセットで優れた性能を発揮します。

YOLOSは視覚Transformer（ViT）ベースの物体検出モデルで、DETR損失で訓練され、COCOデータセットで42 APの性能を達成しています。

COCO 2017物体検出データセットでファインチューニングされたYOLOSモデル、Vision Transformerアーキテクチャを使用した効率的な物体検出を実現。

変形可能検出トランスフォーマー（Deformable DETR）単一スケールモデルは、物体検出タスク向けに設計され、エンドツーエンドのトレーニング方式を採用し、COCO 2017データセットで優れた性能を発揮します。

DETRは畳み込みニューラルネットワークとTransformerを組み合わせたエンドツーエンド物体検出モデルで、パノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

DETRはTransformerを使用したエンドツーエンド物体検出モデルで、ResNet-101をバックボーンとしてCOCOデータセットでトレーニングされています。

DETRはTransformerアーキテクチャを使用したエンドツーエンド物体検出モデルで、ResNet-101をバックボーンとしてCOCOデータセットでトレーニングされています。

変形可能DETRはエンドツーエンド物体検出モデルで、Transformerアーキテクチャと変形可能なアテンション機構を使用して検出性能を向上させています。

DETRは畳み込みニューラルネットワークとTransformerアーキテクチャを組み合わせたエンドツーエンド物体検出モデルで、パノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

DETRはTransformerアーキテクチャに基づくエンドツーエンド物体検出モデルで、ResNet-50をバックボーンとして使用し、COCOデータセットで訓練され、物体検出とパノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

DETRはTransformerアーキテクチャに基づくエンドツーエンド物体検出モデルで、ResNet-50をバックボーンとして使用し、COCOデータセットでトレーニングされています。